目前，人工智能在医疗行业中已经开始得到开发和应用。从智能诊断到智能治疗，从健康管理到药物研发，人工智能都在发挥着越来越重要的作用。因此，如何更好地利用人工智能加强医疗行业的能力，以及如何应对人工智能对该行业的冲击性影响和带来的长期性变革，将是未来医疗行业的重要发展课题。同时，人工智能在医疗行业的影响，最终也会逐渐扩展至人们的日常生活中，从而对相关领域的社会问题产生重要的影响。

从积极的方面来看，人工智能可以在很大程度上缓解长期以来传统医疗行业面临的一系列问题，如医疗资源的匮乏、医疗水平的地区差异、疑难杂症的治疗技术发展滞后等。同时，人工智能也很有可能改变人类对自身健康的认识，并在很大程度上改善人们的生活方式。因此，在人工智能的助力之下，人类有希望解决医疗领域所面临的许多技术难题和社会问题，从而开辟出人类健康和医疗的广阔新前景。

人工智能在医疗领域的巨大发展，首先得益于医疗数据的不断积累和数据库的不断壮大，同时也得益于机器学习对医疗数据的分析功能的不断提升。在医疗行业的大数据分析应用层面，表现最为明显的领域便是智能诊断。

从主体上看，智能诊断的主体依然是医疗机构或医生个人，但是诊断所运用的技术手段和判断依据则发生了重要变化。从技术上看，智能诊断首先需要医疗机构和人员利用现代信息技术收集并分析大量数据和信息，对数据进行转码、重新构架后存入数据库系统，以为诊断疾病提供大量的基础数据；其次，在遇到症状相似的病例时，人们通过病例分析工具和数据挖掘工具对数据库中的信息进行充分地分析与处理，运用人工智能的机器学习和计算方法，迅速找准病例的数据依据，从而做出具有高度准确性的诊断决策。

可以说，智能诊断对医疗领域的改造是具有颠覆性的，因为它不仅仅是一种技术创新，更是对医疗产业生产力的变革。简单来说，医疗资源匮乏的问题，很可能通过智能诊断的应用得以缓解。众所周知，医疗资源的匮乏首先反映在诊断环节上，但即使是具备丰富工作经验的医师，也需要借助先进的医疗设备进行病症的判别。因此，一所医院医疗诊断设备的差异能直接反映其医疗条件的好坏，也正是由于这个原因，发达与欠发达地区的医院会在诊断环节出现较为显著的差别。甚至即使等级同为三甲的两家医院，也会因为设备及医师诊断经验的差距而在诊断结果的精确性上显出不同。

然而，人工智能技术的进一步发展可能会填补该诊断技术的鸿沟。借助医疗大数据的发展，人们得以收集大量的医疗数据，并通过训练人工智能系统，使人工智能获得了与专业医生水平相当的诊断能力。可以设想，如果一般的病例都能够通过人工智能来进行迅速的诊断，并开出相应的治疗药物或治疗方案，那么初级的医疗资源就可以获得成倍的增长。不过，智能诊断的作用不仅在于可以提供诊断，还在于可以根据病例的具体情况迅速提供更为精确的诊断，从而为精准化医疗的长远发展奠定相应的基础。

目前，医疗诊断领域正在不断加强对机器学习的应用，这将对一些医学专业的具体从业者产生根本性的影响，甚至有的医学专业可能会完全被人工智能所取代。2016年9月，哈佛医学院的奥伯梅尔（Ziad Obermeyer）与宾夕法尼亚大学的伊曼纽尔（Ezekiel Emanuel）在《新英格兰医学杂志》（The New England Journal of Medicine）上发文，认为医疗保健领域将因机器学习的介入而在医学领域划分出输家和赢家，而病理学家和放射学家将不幸沦为前者。他们解释道，机器学习技术的深入发展与应用，对医学领域将产生以下两个方面的影响。

首先，人工智能将取代放射科医生和解剖学家。这两个专业原本要求操作者如同精准的机器人一样进行模式识别的工作。然而，随着图像数据集与计算机视觉大规模地深度结合，人们只要拥有足够的数据信息，搭载机器学习功能的设备就能够熟练地做出诊断。目前，放射科机器设备的相关算法已经能够替代医生检视乳房X光片，未来其准确性甚至将超过人类。

传统观点认为，由于放射科医生的工作需要太多的专业技能，而且工作性质过于复杂，所以不可能被机器取代。然而，伴随着模式识别软件的发展，以及医学影像识别技术的进步，人工智能可能比经验丰富的放射科医生更能准确地诊断病情。2017年7月，在国际肺结节检测大赛中，来自中国阿里云的ET对800多份肺部CT样片进行分析，最终，ET在7个不同误报率下发现的肺结节召回率为近90％，夺得冠军并打破了世界纪录。

其次，人工智能将进一步提高诊断的准确性。2015年的一篇论文显示，几个不同病理学家对乳腺癌诊断的一致率只有75％。在不典型的乳腺癌诊断中，这个比例更是下降到不到50％。显然，依赖人工而做出的医学数据分析存在明显缺陷。一方面，医生一般依靠以往的经验进行诊断，而经验总是有局限的。另一方面，一个医科学生必须经过十几年的训练，才能胜任病理学家的工作。

由此可见，准确的诊断在医疗资源匮乏的地区，简直是一种奢望。目前，医疗机构广泛使用电子胶片使得医学影像数据快速增长，美国的医疗数据年增长率达到了63％，中国也达到了近三成。但是，放射科医生的年增长率两国均不足5％，远低于影像数据的增长幅度。这意味着影像医师的工作量增大，而相应地很可能会造成诊断准确性的下降，人工智能技术所提供的影像判断则能弥补这一需求缺口。

由此可以窥见，人工智能在医疗诊断领域具有广阔的发展前景。目前智能诊断应用中最重要的便是对于癌症的诊断。众所周知，癌症是医学领域最大的挑战之一，也是智能诊断发展的重点所在，智能诊断在癌症领域的应用有以下三个方面。

第一，有效确定乳腺癌细胞的位置。2012年，谷歌科学比赛将第一名授予一位来自威斯康星州的高中生。这名高中生通过人工智能和机器学习技术，在760万个乳腺癌患者样本数据的基础上设计了一种确定乳腺癌细胞位置的算法，能够帮助医生进行活体组织检查，其准确率高达96％，超过目前专科医生的平均诊断水平。与此同时，商业领域的发展则更进一步。2017年，来自谷歌与Verily公司的科学家们开发了一款能诊断乳腺癌的人工智能产品。病理学家的诊断准确率仅仅为七成，而这一人工智能产品的准确度接近90％，完全超过了人类的水平。

第二，提高肺癌诊断的准确率。一项较早的实验统计表明，人工智能对肺癌的诊断准确率为90％，而人类医生的准确率只有50％。专业算法不仅能够为医生提供参考性的意见，还能捕捉到医生经常忽视的一些内容，例如肿瘤。2016年《自然通讯》（Nature Communications）上发表的一篇论文，证明了经过培训的计算机可在评估肺癌组织切片时比病理学家更加精确。研究人员利用两千多张肺癌基因图谱和相应的数据库训练计算机软件程序，使其可以确定肉眼难以观察到的癌症特异性特征。

第三，利用智能诊断技术提高皮肤癌诊断的准确率。2017年1月，《自然》（Nature）杂志上刊载的文章表明，深度神经网络技术能够对皮肤病专家进行诊断水平的评估分类。实验人员首先让深度神经网络分析学习了近13万张皮肤病的图片，之后，20位人类医生与机器医生展开了皮肤癌诊断能力比赛。比赛共分为两轮，第一轮区分良性脂溢性角化病和角质细胞癌，第二轮区分良性痣和恶性黑素瘤。最终，机器人医生正确识别的综合灵敏度超过90％，打败了人类医生。该实验表明，在皮肤癌诊断领域，机器诊断的准确率已经达到了人类医学专家的水平。

在智能诊断领域，推动人工智能具体应用的主要力量，是重要的科技类企业，其中最具代表性的是IBM。Watson机器人是IBM在智能诊断领域的前沿产品，这个强大的AI系统在医疗领域深耕多年。相对于人类医生，Watson机器人在疾病诊断工作中具备更多的优势。

首先，Watson可以将人类历史上所有已知的疾病和药物信息全部存储在不断更新的数据库中。其次，Watson能完整地测试患者的整个基因组，了解其病史以及亲朋好友的基因组和病史，还可还原患者近期的行动轨迹，从而完整展示患者的个人疾病和基因状况，包括一些重要关联人的信息。再次，Watson所展示的是诊断对象在一个时间段内的动态信息，而不仅是静态信息，并通过汇聚不同类型的信息，还原患者的完整图景。此外，人工智能可以随时随地、永不停歇地工作，相比人类医生需要阶段性的休息，这是医疗机器人的一个明显优势。

最后，Watson不仅对诊断指标等外部信号的判断正确率高于人类医生，还能有效分析人类医生不易敏锐判断的内部指标，如实时的血压、脑部活动和其他生物统计资料。Watson系统主要专注于癌症诊断领域，诊断范围包括乳腺癌、直肠癌、肺癌、宫颈癌和胃癌等，也涵盖了糖尿病、心脏病等重大疾病，这些覆盖领域也在不断拓展。值得一提的是，Watson在中国的商业化运作也开始逐步落地，未来的规模化应用十分值得期待。

医学影像与人工智能技术的结合是数字医疗领域的新型分支。这一分支的发展无论对患者还是对医院而言，帮助都是巨大的。患者可以更快地获得准确的X光、B超、CT等影像诊断结果，同时能够得到更准确的治疗；医生能够更快地读取影像信息，从而进行辅助诊断；医院也将通过云平台的支持，建立大型数据库，进而降低诊断成本。